基于DBS-RRT^(*)算法的机械臂复杂狭窄场景路径规划

针对目前RRT^(*)算法在机械臂复杂狭窄场景路径规划中,存在着规划时间长、路径冗长、狭窄环境规划成功率低的问题,提出一种动态偏置采样DBS-RRT^(*)(dynamic biased sampling RRT^(*))算法。首先,DBS-RRT^(*)算法采用动态偏置率,设计智能椭球子集采样作为偏向采样方法,利用自适应生长策略调整新节点的生长方向与步长,实现动态选择采样方法,提高采样效率,减少无效空间探索,改善搜索导向性的效果;然后,通过设计二维实验验证算法的有效性,实验证明DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划效率更高,规划路径更短;最后,将DBS-RRT^(*)算法应用于复杂狭窄场景中的机械臂仿真实验。实验数据表明,DBS-RRT^(*)算法与RRT^(*)算法相比,规划路径长度减少了26%,规划时间减少了22.6%,成功率提高了32%。DBS-RRT^(*)算法在复杂狭窄场景中,相比RRT^(*)算法,能够更加有效地实现机械臂避障路径规划。

DB养老金计划去风险化研究——基于buy-ins与buy-outs工具

近些年,随着资本市场发展低迷、利率持续下降、长寿风险凸显及相关监管政策的实施,很多国家的DB养老金计划面临着严重的赤字问题。通过对buy-ins与buy-outs运行结构具体阐述以及其对养老金公司的账单影响的分析发现,buy-ins与buy-outs在养老金去风险化中作用效果明显。可以通过BSM定价方式,合理确定buy-ins与buy-outs的交易价格,进一步促进其在市场合理有效交易。

随机通货膨胀率下DB养老金计划中指数化调整期权的价值

养老金计划根据给付确定的方法主要分为固定收益计划(DB计划)和固定缴资计划(DC计划);主要运用了风险中性资产定价的方法,分析了在随机通货膨胀率下DB计划中隐含的由雇员工资引起的指数化调整期权的定价,最后通过固定某些参数对所得结果进行数值模拟,并进行相应的解释,而所得模拟结果可以插入到该计划的资产负债表中,形成整体资产负债表,从而对该计划发起人进行有效的资产负债管理具有重要的意义。

随机利率和死亡率下基于终止风险的DB养老金计划保费估值

针对随机利率和死亡率以及终止风险对DB养老金计划的养老金支付问题的影响,提出了在随机利率和死亡率条件下养老金福利担保公司(Pension Benefit Guaranty Corporation,PBGC)为基于提前终止和遇险终止风险的DB养老金计划提供担保的保费估值问题。假设养老基金投资于无风险金融资产和有风险金融资产,随机利率、死亡率以及养老基金和计划发起人资产均为随机过程;提出提前终止和遇险终止触发的条件,并建立在两种终止情况下的保费估值模型;最后通过数值模拟分析了随机利率和死亡率对保费的影响,并与Qian的保费进行比较;结果表明:随机利率和死亡率的引入使得保费相较于Qian的保费有所增加,虽然这一结果给计划发起人增加了负担,但是却降低了PBGC所承担的风险。

随机通胀下基于终止风险的DB养老金计划的保费估值

针对随机通胀以及终止风险对DB养老金计划的养老金支付问题的影响,提出了在随机通胀的条件下养老金福利担保公司(Pension Benefit Guaranty Corporation,PBGC)为基于提前终止和遇险终止风险的DB养老金计划提供担保的保费估值问题;由于DB养老金计划可能发生两类终止而导致养老基金赤字和计划发起人公司破产而未能按照承诺支付养老金,就会产生支付缺口,此时,引入PBGC将缺口的养老金支付给养老金计划受益人。PBGC的引入能够充分保障受益人的利益,大大降低了受益人承担的风险。忽略通货膨胀会使结果有误差,因此,在随机通胀的基础上构建了基于两类终止风险的DB养老金计划的保费估值模型。最后,对模型进行了数值模拟。结果表明,通货膨胀的加入使得保费有所增加,虽然这一结果给计划发起人增加了负担,需要支付更多的保费给PBGC,但却降低了PBGC所承担的风险。该模型引入了随机通胀,使得研究的结果更符合实际。

基于GIS的凤嘴江水污染控制规划数据库研究

地理信息系统 (GIS)是 2 0世纪 6 0年代兴起的新技术 ,将它应用于水污染控制规划 (WPCP)是一个新的研究领域 ,其中数据库技术是整个系统的基础和信息源 ,也是系统发展的瓶颈技术之一 ,有必要进行深入和全面的研究。由于水污染控制规划系统本身的复杂性 ,决定了其所涉及的数据比一般的管理信息系统复杂得多。本研究以 Geo MediaProfessional3.0为基础平台 ,对系统数据库建库过程中涉及的数据特点、数据结构与数据模型、数据组织与管理、数据库功能分析等问题进行了研究 ,开发了基于 GIS技术的凤嘴江水污染控制规划数据库 ,较好地满足了 GIS应用的要求 ,为相关数据库的建设提供了经验。

企业年金模式的优化选择

企业年金计划按照筹资和运作模式的区别广义上可分为“确定给付计划 (definedbenefitplan .缩写为DB)”和“确定缴费计划 (definedcontributionplan .缩写为DC)”两种模式。本文从企业年金理论角度和历史发展沿革方面对这两种模式进行了全面的分析 ,主要探讨我国新施行的《企业年金试行办法》中所规定的企业年金运营模式的合理性。认为DC计划和DB计划各有利弊 ,应该相互补充。在我国企业年金发展初期 ,不宜将运行模式限制为单一模式 ,不宜对每一角色的定位加以严格限制 ,不应排斥DB计划 ,但从长远来看 ,DC计划应成为我国企业年金的主导模式。

随机通货膨胀下DB养老金计划风险管理—Funding期权和Buyout期权及其定价

近年来,Lin等人(2015)[1]发现固定收益DB养老金计划发起人他们用"长寿对冲"和"DB养老金收购"等策略来规避他们的计划风险的兴趣激增,DB养老金去风险化研究显得十分有意义。本文主要基于Cox等人(Cox, 2017)[2]提出的两个期权定价方式作进一步改进,在计算DB养老金资产指数时,将随机通货膨胀率考虑进去,假设通胀风险由服从几何布朗运动的物价指数来度量。然后引入一个基于模拟的定价框架,以确定funding期权和buyout期权的价格。我们在对于DB养老金计划资金充足与不充足两种情况进行了分情况讨论。数值表明,加入通货膨胀后的两种期权价格会高一点。此外,为了证明我们的结果的稳健性,我们探讨了参数中的值变化是如何影响DB养老金期权价格。灵敏度分析表明了我们的定价模型的更加可靠。

论鼓励企业年金发展的最优税收模式选择

企业年金计划在税收条件下,需要政府、计划参与企业和员工受益人三方积极参与才能够发展与壮大。在这一过程中,不同的税收政策对各方产生了不同的激励效应。本文以鼓励 DB 型计划年金发展的最优税收模式选择为例,分析了政府、企业和员工受益人三个主体的得益函数及其间的博弈关系,其最优均衡结果对于政府在年金发展不同阶段制定以促进企业年金发展的税收优惠政策将有重要参考价值。

现金余额型职业养老金计划及其对我国的启示

现金余额型养老金计划是美国职业养老金近年衍生出的创新模式之一,作为混合型计划的一种,其兼具确定给付型和确定缴费型养老金制度的特点。本文运用比较法分析了现金余额型养老金计划的运行机理,进而在分析我国目前职业养老金面临的困境的基础上,指出现金余额型养老金计划对我国职业养老金建设的借鉴意义,具体包括:DC计划不是职业养老金制度发展的唯一可选路径;职业养老金必须实现基金化;必须重视关键技术要件的设计。

我国企业补充养老保险的模式选择——基于国外对DC计划的反思

在我国 DC 型企业补充养老保险计划开始建立之时,国际社会正进行着一场对 DC 计划的反思浪潮。DC计划运营效率低下、存在偿付能力风险、降低养老保障覆盖率、加剧养老金收入分配差距等诸多问题开始暴露。多头委托的运作模式、养老金风险责任的转移、养老保障的刚性需求是导致 DC 计划产生问题的原因。国际社会普遍认为,DB、DC 两种养老计划,各有利弊,互为补充。鼓励两种模式共同发展、分别对两种计划进行改进、综合使用两种计划是国际上解决养老金问题的三条途径。我国应全面考虑养老金治理结构、偿付能力风险、成本效率、计划流动性、资本市场发展、养老收入分配,以及"历史债务"等因素,建立以 DB 计划为主、DC 计划为辅,鼓励综合创新的企业补充养老保险制度。

论我国企业年金模式的选择

混合型计划模式较DB型计划模式和DC型计划模式在缴费、成本、投资风险、税收、适用性、可携带性、人力资源管理等方面具有独特优势，能满足我国企业年金的市场需求。因此，要进一步加强对企业年金的外部监管和内部管控，进一步推动我国企业年金市场的发展。